要成为具有良好声誉的 RF 解决方案和电子元件供应商，质量控制是关键。随着技术不断进步，新制造流程不断提高元件的精度，提高质量控制水平，优化流程变得比以前更加重要。其中许多技术实践都已成为行业趋势，推动不断提高质量标准和结果。
Qorvo 高级质量总监 Wade Cole 表示，除了支持制造商监控质量数据的波动之外，这些趋势还有更多作用。它们还能带来更好的数据解析方法，在更深层次支持质量控制。
Wade 表示：“质量控制的一个重要方面是防错。你可能听过人们将其称为 Poka-Yoke（由工业工程师 Shigeo Shingo 于 20 世纪 60 年代提出，正式命名为零质量控制）。可能无法实现完美，但这个概念最终可能实现制造流程防错。如果能找到自动执行重复流程的方法，那么就更有可能获得所期望的结果。”
六大质量控制趋势
1、挖掘大数据
利用大数据现已成为重要的质量控制实践。1 TB 内存相对便宜，因此制造商能够收集更多有关其流程的可操作信息。目前有一些大数据挖掘程序已在使用，还有一些更强大的程序即将问世，它们可以发现关键趋势，预测何时可能会发生质量问题。Wade 表示：“Qorvo 多年来一直在晶圆厂使用这些类型的人工智能 (AI) 工具，以便及早发现潜在问题。通过使用 AI 类型的机器人来实时监测数据，我们可以发现问题，尽可能减少由此造成的麻烦。通过扫描这类大数据，我们可以及早发现关键问题或异常，避免问题变得更严重。这样，我们就可以更好地防止出现问题，减少被动解决问题的几率。”
2、大批量可靠性测试
测试少量产品可以发现偶发性问题，测试大批量产品则能够发现重复性和/或每百万单位缺陷率 (DPM) 较低的问题。更大批量的样本可以提供更准确的检测结果，以及可行度更高的结果。为此，我们每年在 Qorvo 可靠性实验室中通过烤箱和测试室营造的恶劣条件下，测试数百万个产品。我们将发现的故障送交故障分析实验室进行分析，以找出导致故障的物理缺陷。之后，质量团队会解决问题，找到导致缺陷的根本原因，并采取纠正和预防措施，确保该故障不会再次出现。
3、异常检测
这项质量控制趋势与异常检测相关，是通过查看产品之间的差异，并通过差异获取信息。“如果你偶然发现一个产品的指标与标称值相差甚远，这就是个异常产品。在整个生产流程中，有多个地方可能出现这种问题。将异常产品挑出来，并评估导致异常的源头，是非常值得的。”
4、产品平均测试 (PAT)
这项质量控制趋势与异常检测相关，是通过查看产品之间的差异，并通过差异获取信息。“如果你偶然发现一个产品的指标与标称值相差甚远，这就是个异常产品。在整个生产流程中，有多个地方可能出现这种问题。将异常产品挑出来，并评估导致异常的源头，是非常值得的。”
5、干净量产
理想情况自然是客户始终收到没有问题的产品。要确保这一点，需要收集过去的问题，确认并防止关键问题重复发生。Wade 表示：“Qorvo 不懈努力，致力于实现我们所说的‘干净量产’。如果有问题阻碍实现干净量产，我们会安排问题解决团队予以解决。在进行量产之前，我们会认真核验清单，确保遵循所有最佳实践规程进行。”
6、有效的传统反馈途径
我们要遵循的另一种实践方法并不是行业质量控制趋势，而是一种通常做法——只需倾听客户的意见。客户自己也有必须解决的问题，在解决问题的过程中，他们也许能够找出最佳做法。通过倾听客户的意见，Qorvo 可采用凭借自身可能无法发现的最佳实践，进一步提高产品质量。“如果回顾一下我们跟踪的某个关键指标——百万出货量的评论量或退货量——就会发现该数字大幅下降，从百万之一级下降到十亿分之一级。”很显然，坚持并及早采用这些质量控制方法带来了回报。
资源
Wade Cole, 高级质量总监
Wade 满怀激情地致力于满足内部和外部客户的质量需求。20 多年来，他一直帮助 Qorvo 塑造有关持续改进的文化。从 Wade 自身的角色来说，每一天都是全新的，不同的。这可能给他带来新的挑战和令人兴奋的机会，让他与 Qorvo 全公司人员互动，保持专注，更富有活力。
